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coding第四講:寫程式前該具備的能力

coding的時候,你應該要「先」學會什麼?

那麼,現在看下來我們差不多要學coding了,此時你/妳應該會選好IDE(整合開發環境)跟學習的語言,甚至已經在學習的路上了,不過我們還是先來談談寫程式前需要什麼樣的能力。

「咦?上一篇不是說直接下去寫就好嗎?」

是滴,單純是寫程式的話直接寫會讓你最快瞭解「現在的自己」喜不喜歡寫,但是如果想寫好、順暢地學習,你應該要專心在培養什麼能力呢?

因此這篇文章不只是在說「寫程式時」具備的能力,我其實會更強調「寫程式前」就必須具備的能力有哪些?

  1. Google,學會反問電腦問題
  2. 學會MECE思考,問自己問題
  3. 了解提問的藝術,問別人問題

接下來讓我們詳細介紹,其實中心思想非常單純,就是問題與解答要怎麼串接:

1.Google

正是寫程式的訓練讓我學會「如何Google」,你可能會想Google不是很容易嗎?輸入個關鍵字就能查到想查詢的東西,但沒有那麼簡單。寫程式的查詢,你必須學會「問一個好的問題」(這也跟AI蠻相關的,改天有機會會寫我對AI的理解,畢竟目前自己都投注在這一方面)什麼意思?

coding的問題只有兩種:就是How跟What開頭的問題。

而這裡面又有兩種問題:

第一種,如何做一個自己沒做過的東西:

要知道,程式語言的更新速度超級快,甚至一個生態系豐富的語言就會有一堆語法、功能、框架被製造

看看Javascript (遠目,一堆XX.js 真的很恐怖XXD。這也是開源軟體的紅利,第八章我們會提到,你就當成已經進入一個高速發展、高速演化的世界。既然那麼多東西,有辦法全部學會嗎?當然不可能!

自己能不能當個好的解決問題的人?

所以我說程式語言的學習是基於「問題導向的」,不要把自己當一個programmer , 而是problem solver.

透過發問,我們可以搜尋、歸納自己不懂、不會的東西,而這類的問題跟生活中大部分人打開Google在做的事情是一樣的,好比「如何寫履歷?」、「什麼是以核養綠」開始寫程式之後可能就是「什麼是CICD?」、「如何在網站使用動畫?」,很簡單吧?那是因為Google的自然語言處理技術做得非常好。

(看過最扯的是有人用台語拼音找影片,第一個就是他要找的) 這種問題Google到的都是直接的solution。

但是這樣是不夠的,有時候你想要找pdf、PPT檔案,想要精準符合搜尋欄位裡的字詞,必須學會一些特殊的指令,那就是你必須具備的能力之一:「透過下指令的方式使用Google」。

我不會教你怎麼做,因為你可以直接去Google,現在。

第二,寫程式的時候如果寫錯,我們就把這類錯誤稱為bug。

有太多時候我們自己寫程式會遇到一個bug,那基本上程式的bug有兩種:syntax error和 semantic error

第一種就是語法錯誤,可能你寫的不合格式、不存在語法(電腦看不懂)或者少了一些步驟、丟錯參數…….. 這部分你可能會想:「那我直接複製貼上bug information去查不就好了?」

確實,這是最快的方式,但我並不認為他可以「解決問題」。釐清一次,我們使用Google是為了「協助我們解決問題,我們向電腦提出我們的疑問」,所以你必須很清楚你的問題在哪裡。

正確的問題才有正確的答案

語法不熟並不是要解決「編輯器報錯的問題」而是「語法不熟、不清楚,為什麼這邊要這樣,看來自己還不明白」,所以你應該Google相關的技術文件、官方文檔,然後查看自己的程式碼,如此才能真的「靠你自己解決問題」。我不認為直接把error貼到Google上下一次就不會犯錯,它可以很快找到相關的錯誤與解決方法,但查看文件才能確保你真的了解了這項語法、這些用法,甚至可以發現你的思路是錯的,跟你想的完全不一樣,這麼舉例好了:

小明今天想要一張床,他不熟組裝技術,但他知道基本上需要買材料、工具,所以他把材料買回來之後開始組裝零件,組一組發現有個洞怎麼都穿不過去,所以上網查「如何穿過一個洞」而不是「如何組裝一張床」???????????????

覺得很荒謬嗎?但確實很多人是直接把error貼到Google上就這麼算了的,網路上有很多優秀的回答者,不過他們完全只能看到「你提出的問題」,但沒有被你提出、卻是你真正的問題,別人也幫不了你。清楚最基本的語法是很必要的。所以有些人說:「懂得越多,越覺得自己無知」。我也這麼覺得,因為當你發現這個問題背後其實藏了一個更貼近本質的問題,就會覺得不知道的自己很慚愧,這很正常也很有趣,反之如果只會提出「表面問題」的人,乍看之下很有經驗、碰過很多問題,事實上不是他們懂得更多,而是他們不知道真正的問題在哪裡。

第二種,就是連電腦都沒發現,可怕的semantic error,有時候程式運行順暢,可是你發現結果跟你想的差了十萬八千里,就是邏輯上出現了問題,特別是迴圈與控制,許多人容易打結。

這時候思考看看,你應該怎麼問問題呢?既然電腦不會告訴自己這是哪一種錯誤,我們必須深入思考:「哪裡有奇怪的味道(bad smell)?」

不熟悉、大概這樣、我記得應該……這些不清楚的程式碼片段要記得在寫的時候註解起來,當發生問題的時候優先檢查他們,並做好unit test(程式碼單獨執行),確保每一行都是「我預期Y , 得到Y」。

如果發現有個地方跟自己想得不一樣,got it!

既然已經找到問題了,我們來想應該如何發問,想像一個情境:「老師指定你做一份蛋糕,可是你完全不知道蛋糕怎麽做,你只知道自己『不會做蛋糕』。」那要怎麼做?直接Google:「如何做蛋糕?」

所以我們只要把問題簡化成「如何」的問題就行了,因為這種問題的本質是自己「沒有想明白實作方法。」那麼找解方其實就是你應該問的。想寫一個將X加上3的函數,可是發現寫出來是X*3 + 8?

(這裡舉的例子有點誇張,總之就是函數沒寫對)

你可以用:「How to write a function that makes X add 3 in Python ?」

透過檢查別人的答案、對照自己的答案來思考,思考過別人的答案、了解他的思路之後就可以找到自己的思考漏洞。

所以要不厭其煩地Google,因為通常開發軟體最好的老師就是Google跟Stackoverflow(一個回答電腦相關問題的網站)了。以我修投資學時候為例,很多同學都會跟老師要PPT、答案,老師基本上也不知道怎麼弄或者懶得弄,但是很常用Google的我一下就把整本課本的簡報、答案、pdf找出來了,或者可以說很常用Google之後,在數位時代的獨立性會提高,因為很多資源其實都在網路上了,可以讓你在面對未知問題時不會那麼不知所措。

2.學會MECE的思考方式

窮舉 + 對比

這是來自於麥肯錫的思考原則,簡單來說就是:

「列對窮舉 ,互無遺漏 」。

咦?這不是商管人的夢幻職業:管理顧問的思考原則嗎?用在寫程式上?

是的,寫程式有一個語法叫做switch…case ,簡單一點則有if…else ,其實就是在做這件事情。流程控制,沒有好的控制流程,你的程式就是單向、不可逆的,單向的程式會讓你的程式碼很多很多條、而且非常不好讀。不可逆會讓你的程式容易重複、造成程式碼沒有效率、容易搞混平行流程等等……..

我們必須考慮「任何情況」確保「沒有漏掉可能的情況」,以及「列對」把完全相反的情況羅列出來以免思考偏誤。

你真的能夠發掘出所有問題嗎?其實並不容易,有了MECE的思考原則就不會讓自己的立場太過單一,如此一來面對深入的問題時就不會產生嚴重偏差。這點不只在程式思考上,專案管理、財務金融、生活上都需要用到。

通常工程師們少考慮一個情況,或者少多問一個前提,也就是並未考慮全部的問題時候,寫出來的程式就很可怕,因為要改東改西的,甚至少寫一個if包住就會讓程式無法運作,多問自己「還要考慮什麼?」是寫程式時非常需要的能力。我的商管文章也會提到MECE原則,總之就是多練習想廣闊一點,總是好的。

3.了解提問的藝術

嘿!你知道嗎?

提問是門學問,畢竟我們提問是因為我們不懂,這個不懂是「難以理解、無法得知」。

換句話說,如果你用過MECE自己想過、Google過找不到或者沒人回答、或者找到答案還是不好理解,就應該尋求他人的協助,向別人請教。

這也是PTT一直都很討厭伸手牌的原因,很多人都沒有先爬過文、自己查詢,反而直接問「月經問題」,其實是很不禮貌的,因為如果你根本就不想解決這個問題,為什麼別人要幫你解決?

那麼好的提問其實有很多種,我就不一一贅述了,這是coding系列文的其中一篇,簡單說明一下如何提問,不過既然我也把問題告訴你了,你其實應該知道怎麼回答。

基本上就是:

  1. 簡單描述問題本身
  2. 描述自己不懂的點
  3. 貼上相關/原本 的 錯誤/程式碼
  4. 敘述自己看到資料的思考
  5. 問 如何解/為什麼

如果還想知道更多,github上有個「提問的藝術」推薦大家都去看一下,會更清楚具體的提問情景。

另外這一章主要都是在講問問題,但其實解答問題也是一門藝術,不過篇幅有限就….有機會再寫好了XD

好文來自:Dennis Dsh

學程式助教

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